内容説明
時間の経過とともに変化する時系列データ。その時系列データを分析すれば、たとえば明日の売上高も予測可能に！？では、その予測の方法は？本書では、指数平滑化、自己回帰モデル、交差相関からホワイトノイズにランダムウォークまでさまざまな分析手法をわかりやすく解説する。
目次
時系列分析でわかること！
時系列グラフの描き方
時系列データの基本パターン
トレンド
曲線の当てはめによる明日の予測
周期変動と季節変動
不規則変動とホワイトノイズ
時系列データの変換
はじめての指数平滑化
はじめての自己相関係数
はじめての交差相関係数
はじめての自己回帰ＡＲ（ｐ）モデル
はじめてのランダムウォーク
時系列データの回帰分析
はじめての伝達関数
著者等紹介
石村貞夫［イシムラサダオ］
１９７５年早稲田大学理工学部数学科卒業。１９７７年早稲田大学大学院理工学研究科数学専攻修了。現在、鶴見大学准教授。理学博士。統計コンサルタント・統計アナリスト
石村友二郎［イシムラユウジロウ］
２００９年東京理科大学理学部数学科卒業。現在、早稲田大学大学院基幹理工学研究科数学応用数理専攻博士後期課程（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
まさ
1
仕事で使えるかと思って。 ちょっと読者層がわからない。 (エクセルの初歩的な操作があると思ったら、急にフーリエ変換出てくる) 理論的な部分もおざなりだし、コードの演習多いかといったらそんなこともなくSPSS使ったらなんとなくできるよという感じ。 トレンド検定のケンドールの順位相関係数？と系列のランダム性を検定する連の検定のアイディアは役に立ったか？2024/06/09
しんた199990
1
時系列分析の初歩(arモデルmaモデル)2020/02/05
Soichiro Higuma
0
入門書ということもあり，最初の理論の数学的な解説と少しの適用例だけの紹介であった．ただExcelを用いての分析を実例として挙げていたのでそこは注意点．2020/12/11
